基于大模型的台风灾害链事件知识图谱构建研究及应用

这张思维导图全面且系统地展示了基于大模型的台风灾害链事件知识图谱构建研究及应用的全貌，涵盖了研究的背景、目标、现有研究基础、研究方法以及预期成果等关键信息。

基于大模型的台风灾害链事件知识图谱构建研究及应用

• 为什么
  • 学术价值
    • 现有灾害知识图谱难以表达台风灾害的多阶段因果链条
    • 传统信息抽取方法在隐含因果、跨句关系、弱监督场景下性能受限
    • 大语言模型具备强语义理解能力，但缺乏结构化与约束机制
    • 本研究将探索大模型在复杂灾害事件链抽取中的可行性，“LLM + KG”协同构建灾害链知识表示的新范式，为复杂事件知识图谱构建方法论提供新的学术证据。
  • 现实价值
    • 台风灾害信息长期以碎片化文本形式分散在通报与新闻中，应急部门难以快速理解灾害如何演化，哪些次生灾害可能被触发，在构建台风灾害链知识图谱后，可将“文本描述”转化为“可推理的灾害链结构”，为灾害复盘与应急决策提供知识支撑。
• 做什么
  • 研究对象
    • 台风灾害链事件，包括：气象致灾 → 次生灾害 → 社会影响 → 应急响应
    • 数据范围将覆盖2015—2024 年典型台风过程
    • 数据形式将以气象通报 ，灾情报告，新闻文本为主
  • 科学问题
    • 如何从非结构化灾害文本中准确抽取灾害事件要素
    • 如何表达台风灾害中多阶段、因果、时序关联
    • 如何利用大语言模型降低标注成本和规则依赖
    • 如何构建可查询、可分析、可扩展的灾害链知识图谱
• 别人是怎么做的
  • 方法树
    • 传统方法
      • 基于规则的信息抽取
      • 监督学习的实体与关系抽取模型（如 DeepKE）
    • 知识图谱构建方法
      • 本体驱动构建
      • 时空属性增强图谱
    • 大模型相关方法
      • Chain-of-Thought 提示
      • Tree-of-Thought 推理框架
    • 现有方法局限
      • 对隐含关系适应性差领域迁移成本高人工参与度高
  • 科学问题树
    • 灾害知识图谱
      • 重点放在实体整合与风险评估
    • 灾害链研究
      • 多集中于定性分析或规则推演
    • LLM应用
      • 多用于文本理解或问答少量用于 KG 构建辅助
    • 现有研究普遍未形成成熟的“灾害链 + 大模型”系统性方案
• 我预期做出什么
  • 算法
    • 算法一
      • 基于 Prompt Engineering 的灾害事件要素抽取方法
    • 算法二
      • 面向灾害链的事件关系构建与时序关联方法
  • 数据集
    • 数据集一
      • 台风灾害原始文本数据集（≥3000 条）
    • 数据集二
      • 结构化灾害链事件数据集（≥2000 事件）
  • 现象或规律
    • 揭示
      • 台风灾害典型演化路径
      • 常见次生灾害触发模式
    • 验证
      • 大语言模型在灾害链抽取中的有效性
      • 知识图谱对灾害演化分析的支撑能力
• 我打算怎么么做
  • 文献梳理
    • 科学问题文献树梳理
      • 灾害链建模
      • 事件因果与时序表示
    • 方法树文献梳理
      • 知识图谱构建技术
      • 大语言模型信息抽取方法
    • 研究对象文献梳理
      • 台风灾害演化机理
      • 台风次生灾害案例研究
  • 技术路线
    • 数据采集与清洗
      • 灾害链Schema设计
        • Prompt设计与迭代
          • LLM抽取灾害事件要素
            • 人工校验与质量控制
              • Neo4j图谱构建
                • 灾害链可视化与分析